Statistică pentru învățarea automată: Implementarea metodelor statistice utilizate în Machine Learning folosind Python (ediția în limba engleză)

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte, utilizatorii lăudând explicațiile clare ale metodelor statistice pentru învățarea automată, dar criticând lipsa sa de profunzime în teoria și exemplele statistice. Unii au considerat-o utilă pentru începători, în timp ce alții au considerat că nu merită prețul.

⬤ Explică clar tehnicile statistice pentru învățarea automată.
⬤ Exemple utile de cod Python.
⬤ Bun pentru începători cu unele cunoștințe anterioare.
⬤ Acoperă o gamă largă de subiecte într-o manieră concisă.

⬤ Lipsă de explicații detaliate în capitolele de statistică.
⬤ Unele formule pot fi incorecte sau pot induce în eroare.
⬤ Nu este potrivit pentru cei care caută un ghid cuprinzător cu multe exemple.
⬤ Considerat prea scump pentru conținutul oferit.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Statistics for Machine Learning: Implement Statistical methods used in Machine Learning using Python (English Edition)

Conținutul cărții:

Un ghid practic care vă va ajuta să înțelegeți fundamentele statistice ale oricărei probleme de învățare automată.

Caracteristici principale

⬤  Dezvoltați o înțelegere conceptuală și matematică a statisticii.

⬤ Obțineți o prezentare generală a aplicațiilor statistice în Python.

⬤ Învățați cum să efectuați testarea ipotezelor în Statistică.

⬤ Înțelegeți de ce Statistica este importantă în Machine Learning.

⬤ Învățați cum să procesați date în Python.

Descriere

Această carte vorbește despre concepte statistice în detaliu, cu aplicațiile sale în Python. Cartea începe cu o introducere în statistică și trece mai departe pentru a acoperi câteva concepte de bază ale statisticii descriptive, cum ar fi media, mediana, modul etc. Veți explora apoi conceptul de probabilitate și vă veți uita la diferite tipuri de distribuții de probabilitate. În continuare, veți analiza estimarea parametrilor pentru parametrii necunoscuți prezenți în populație și veți analiza în detaliu variabilele aleatorii, care sunt utilizate pentru a salva rezultatele unui experiment în statistici. Veți explora apoi unul dintre cele mai importante domenii din Statistică - Testarea ipotezelor, iar apoi veți explora diferite tipuri de teste utilizate pentru a ne verifica ipoteza. Ultima parte a cărții noastre se va concentra pe modul în care puteți procesa datele utilizând Python, pe unele elemente de statistică nonparametrică și, în cele din urmă, pe o introducere în învățarea automată.

Ce veți învăța

⬤  Înțelegeți elementele de bază ale statisticii.

⬤  Să aflați mai multe despre statisticile descriptive.

⬤  Înțelegeți și învățați tehnici statistice avansate.

⬤  Aflați cum să aplicați concepte statistice în Python.

⬤  Înțelegeți pachetele Python importante pentru Statistică și Machine Learning.

Pentru cine este această carte

Această carte este destinată tuturor celor care doresc să înțeleagă statisticile și utilizarea lor în învățarea automată. Această carte vă va ajuta să înțelegeți matematica din spatele conceptelor statistice și aplicațiile folosind limbajul Python. O cunoaștere practică a limbajului Python este o condiție prealabilă.

Tabla de conținut

1. Introducere în statistică.

2. Statistică descriptivă.

3. Probabilitate.

4. Variabile aleatorii.

5. Estimarea parametrilor.

6. Testarea ipotezelor.

7. Analiza varianței.

8. Regresia.

9. Statistici neparametrice.

10. Analiza datelor utilizând Python.

11. Introducere în învățarea automată.

Despre autori

Himanshu Singh este AI Technology Lead la Legato Healthcare (An Anthem Inc. Company). El are aproximativ 7 ani de experiență în domeniul învățării automate și al inteligenței artificiale. Himanshu este autorul a trei cărți în domeniul învățării automate și este un formator pasionat. Este profesor invitat la diverse institute precum Narsee Monjee Institute of Management Studies, IMT, Vignana Jyothi Institute of Management.

Profil LinkedIn https: //www.linkedin.com/in/himanshu-singh-2264a350/.

Blog link-uri https: //medium.com/@himanshuit3036.

Profil Facebook https: //www.facebook.com/silli23.